本格的なAIブランド監査を無料で：34枚超のレポートPDF | スーパーランク

本格的な監査を、無料で全員に

AIブランド監査を、どなたでも無料でご利用いただけるようになりました。これはデモでも「1クエリだけのお試し」でもありません。無料監査は有料プランのスキャンと同じ調査パイプラインを、同じ手法で一巡します — 上限がFreeプランの範囲内であるだけです。登録にも初回スキャンにもカードは不要で、Freeは期限付きトライアルではなく恒久プランです。成果物はダッシュボードの数字ではなく、本格的なレポート・プレゼンテーション。34枚超のPDFがオンボーディング完了後に自動生成され、メールにリンクで届きます。

背景はシンプルです。購買の入り口が検索窓からAIアシスタントへの質問に移りつつあるいま、監査はChatGPTとGoogle AI Overviewsがあなたのブランド・競合・情報源についてどう回答しているか、そして次に何をすべきかを示します。これは「AIの中のブランド管理」（AI Representation Management）という閉じたループの最初の計測であり、GEO・LLMO・AEO／AI集客はこのループの中で機能する戦術です。

監査で行われること

「監査」の一言の裏では、複数の調査が並行して走ります。それぞれの深さは、後述のレポートでご確認いただけます。

1. オンボーディングがビジネスを構造化。 ブランド名と表記ゆれ、トピックとプロンプト — 実際の購買者が尋ねる質問（5トピックに最大15プロンプト）、競合（最大3社を追跡）。加えて市場調査も実施し、ビジネスプロフィール・プレイヤー・選定基準がそのままレポートのスライドになります。
2. AIエンジンのスキャン。 各プロンプトをChatGPTとGoogle AI Overviewsで「プロンプト×エンジン」あたり3サンプルずつ実行し、回答を5軸 — 可視性・順位・センチメント・競合・ソース — で分析します。AIの回答は実行のたびに揺らぎます。SparkToroの独立調査では、2回の回答で同じブランドリストが返る確率は100分の1未満でした。単発チェックはノイズであり、信頼できる指標は多数の実行に対する頻度です。
3. サイト監査。 最大1,000ページをクロールし、robots・構造化データ・メタタグ・リンク切れ・構造を検査。各ページとドメイン全体に0〜100のスコア（SRPS）が付きます。さらにトップページはLighthouseの速度計測まで踏み込んだ詳細監査を行います。
4. 推奨アクション。 スキャンと監査で見つかったギャップが、ブリーフ付きの優先度順アクションリストになります。

ここからが本題です — これらすべてがレポートでどう見えるか。以下のスクリーンショットはすべて、架空のブランド「Mikazuki」のデモレポートです。数値もドメインも競合もすべて架空で、実際のレポートの構成だけをお見せしています。スライドのヘッダー「Suparanku × Supasaito」はパートナー向けの共同ブランディングで、パートナー企業は自社名を私たちのロゴの隣に載せたレポートを発行できます。

スライド1：全体像を1枚で

デモレポートのスライド1 — 表紙。

レポートは3つの答えのサマリーで始まります。AIクローラーからサイトがどう見えるか（SRPSとLighthouseのスコア）、ファネルのどの段階で見つけられているか — 指名クエリと非指名クエリの内訳付き、そしてどのトピックで競合がリードしているか。左側には根拠 — エンジン、トピック×プロンプト×サンプル、クロールしたページ数、競合、言及、情報源 — を明記しています。経営層にはプレゼン全体の代わりにこの1枚だけお見せいただけます。ブランドの現在地が1画面に収まり、詳細スライドへの参照も付いています。

スライド8–15：AIから見たサイト

サイト監査のブロックは「そもそもAIはあなたのサイトを読めるのか」に答えます。ドメインとrobots、技術チェック、構造とリンク切れ、ソーシャルシグナル — そしてトップページの速度は独立したスライドです。

スライド14 — Lighthouseによるトップページのラボ速度指標。

LCP・CLS・TBT・FCP・Speed Index・TTIの各指標を、PageSpeedのしきい値に照らして表示します。緑・黄・赤のゾーンがひと目で分かり、解釈は不要です。上の例ではLCPとCLSは良好ですが、Total Blocking Timeが赤ゾーン — 重いJavaScriptがメインスレッドを塞いでいます。抽象的な「速度スコア」ではなく、開発者にそのまま渡せる具体的なタスクです。

スライド21：どの段階で見つけられているか

続いてレポートはAI可視性に移ります。監査のプロンプトはファネル段階でタグ付けされ、可視性は段階ごとに集計されます。

スライド21 — ファネル段階別の可視性と「指名／非指名クエリ」の内訳。

ここに最もよくある構図が現れます。ブランド名が既に含まれるクエリでは可視性がある（この例では50%）一方、購買者が未知の選択肢から選ぶ非指名クエリでは6%に留まる — しかも非指名クエリはコーパスの92%を占めます。これこそが、この後の推奨アクションが取り組むギャップです。

スライド26：AIが引用する情報源

スライド26 — 引用される情報源の構成と上位ドメイン。

AIの回答は情報源に基づいており、レポートはその全体像を示します。情報源タイプ（コーポレート・自社サイト・ソーシャル・PR・レビュー）の分布と、最も引用されているドメインの一覧です。あなたのサイトはリスト内でハイライトされ、数十の情報源ドメインの中で何位にいて、誰が上位を占めているかがすぐ分かります。

スライド28–29：競合がリードする領域と、その理由

競合ブロックはトピック別の率直な比較から始まります。

スライド28 — 言及を含むAI回答の割合：追跡中の各競合との比較、トピック別。

トピックごとに、各ブランドが占める回答の割合とポイント差が見えます。指名プロンプトは比較から除外 — 争点となる非指名回答での競争だけを比べます。

スライド29 — 各ブランドへの言及がページ上で確認できたドメイン。

こちらは「なぜ競合がリードしているのか」への答えです。AIが各競合の裏付けとして参照しているドメインを示します。リストの各ドメインは検証済み — 実際にそのページがブランドに言及しており、モデルの推測ではありません。事実上、あなたも露出すべき媒体の完成済みリストです。

スライド32：何をすべきか — 優先度順に

スライド32 — 3方向の優先度付き推奨アクション。

レポートの締めくくりは所感ではなく計画です。コンテキスト・テクニカル・コンテンツの3方向の推奨アクションが優先度付きで並び、それぞれが監査で見つかった具体的なギャップに紐づきます。sameAsリンクの欠落 — これがタスク。あなたが不在のトピックでAIが競合を推薦している — これもタスク。重いJavaScript — これもタスクです。全リストと各アクションのブリーフは製品内にあります。

レポートはご自身で読まなくても構いません — 私たちはAIフレンドリーです

SuparankuのAIフレンドリーは双方向です。AIがブランドをどう語るかを計測するだけでなく、私たち自身もAIエージェントに開かれています。SuparankuのMCPサーバーを通じて、ChatGPT・Claude・GeminiなどあらゆるMCPクライアントが直接接続し、監査にあるすべて — サイト監査のデータ、AI可視性の指標、さらにはPDFレポート本体 — を自律的に取得できます。エージェントがレポート生成をリクエストし、ダウンロードリンクを受け取ることも可能です。推奨アクションはタスクとして扱えます。リストを取得し、着手し、公開済みとしてマークする — ループが手作業なしで回ります。MCPはStarterを含むすべての有料プランでご利用いただけます。

レポートの受け取り方

1. 無料登録 — カードは不要です。
2. オンボーディングを完了 — ブランド・トピック・競合の確認に数分です。
3. システムがスキャンとサイト監査を実行し、完了するとレポートを自動生成してメールにリンクをお送りします。

レポートはインターフェースの言語で生成されます — 日本語・英語・ロシア語・イタリア語・韓国語・スペイン語・ドイツ語・フランス語・ポルトガル語に対応。枚数はブランドのデータ量に応じて変わり、プロンプトやデータのあるセクションが多いほどスライドは増えます。

成果についての正直な話

この監査は成長をお約束するものではありません。現在地と、その理由と、次の一手を示すものです。「AIの中のブランド管理」は閉じたループです：コンテキスト → 計測 → 推奨 → 公開 → 再計測。無料監査はこのループの最初の一巡であり、モデル・競合・コンテンツが変わり続けるなかでギャップを閉じたまま保つことが、サブスクリプションの仕事です。